[发明专利]一种网络模型的训练方法、装置及设备在审
| 申请号： | 202210753273.8 | 申请日： | 2022-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN115062793A | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 张凯;任文奇;李哲暘;谭文明;任烨 | 申请（专利权）人： | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 杨春香 |
| 地址： | 310051 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提供一种网络模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取网络层对应的浮点型激活梯度值，对浮点型激活梯度值进行量化，得到定点型激活梯度值和激活值量化超参；基于定点型激活梯度值对网络层的初始模型权重进行调整，将调整后的模型权重更新为所述网络层的初始模型权重；若所述网络层不是首个网络层，则对网络层的初始模型权重进行量化，得到反向定点型权重和反向权重值量化超参；基于所述定点型激活梯度值、所述反向定点型权重、所述激活值量化超参和所述反向权重值量化超参，确定所述网络层的前一个网络层对应的浮点型激活梯度值。通过本申请的技术方案，可以减轻运算复杂度，运算量较小，资源消耗较小，能够对训练过程进行加速。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 模型 训练 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
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